# import pandas as pd
# pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
# df=pd.read_excel('1—3月入职员工信息.xlsx',index_col=0,sheet_name=['1月','2月','3月','1月员工补充信息'])
# print('原始数据:\n',df)
# df1_1,df1_2=df['1月'],df['1月员工补充信息']
# df2,df3=df['2月'],df['3月']
# df1=pd.merge(df1_1,df1_2)
# df_total=pd.concat([df1,df2,df3],ignore_index=True)
# print('1—3月入职员工信息:\n',df_total)
# groups=df_total.groupby('学历')
# for group in groups:
#     print(group)
# print(groups['基本工资'].agg('mean'))
# df_total.to_excel('1—3月入职员工信息.xlsx',index=True)
# print(df_total.agg('mean'))
# print('导处完成')




import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
#读取“1～3月入职员工信息.xlsx”文件4个工作表的数据
df = pd.read_excel('1—3月入职员工信息.xlsx', index_col=0, sheet_name=['1月', '2月', '3月', '1月员工补充信息'])
df1_1, df1_2 = df['1月'], df['1月员工补充信息']#获取1月入职员工信息及其补充信息
df2, df3 = df['2月'], df['3月']#获取1月和2月入职员工信息
df1 = pd.merge(df1_1, df1_2)#横向合并1月入职员工信息及其补充信息
df_total = pd.concat([df1, df2, df3])#纵向连接1月、2月和3月入职员工的信息
df_total = df_total.reset_index(drop=True)#重置连续行索引
print('1～3月入职员工的信息：\n', df_total)
groups = df_total.groupby('学历')         #按学历分组
for group in groups:
    print(group)
print(groups.agg('mean', numeric_only=True)['基本工资'])
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
df=pd.DataFrame({'year':[2019,2020,'NaN',2020,2022]
                ,'month':[3,'NaN',6,9,12],'day':[4,2,21,2,15]
                 })
print(df)
df.fillna({'year':2021},{'month':9},implace=True)
print('替换\n',df)
df.drop_duplicates(keep=False,inplace=True)
print('删除:\n',df)
df['组合时间']=pd.to